> Mejora Continua de Procesos > Pagos en Procesamiento > SWIFT > Plantilla de Datos

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

SWIFT

Atributos de Procesamiento de Pagos (20) Actividades de Procesamiento de Pagos (12) Guías de Extracción (3)

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

Esta plantilla proporciona la base estructural para mapear sus flujos de trabajo de transacciones SWIFT desde el inicio hasta la liquidación final. Detalla los componentes de datos específicos y los hitos operativos necesarios para obtener una visibilidad completa de sus ciclos de vida de pago. Al utilizar esta guía, puede preparar eficazmente sus datos para descubrir ineficiencias ocultas y reducir los riesgos de cumplimiento.

Atributos recomendados para un análisis profundo de transacciones
Actividades clave y hitos del `proceso` SWIFT
Orientación técnica para la extracción de datos financieros

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

Descargar Plantilla

Atributos de Procesamiento de Pagos

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo de su ciclo de vida de transacciones SWIFT.

5 Requerido 9 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	ID de Transacción de Pago PaymentTransactionId	El identificador único que representa el caso de pago de extremo a extremo.
Descripción Este atributo sirve como clave central del caso para el Process Mining. Agrupa todas las actividades relacionadas con una única instrucción de pago, desde la solicitud inicial hasta la validación, transmisión SWIFT y liquidación final. En contextos SWIFT, esto a menudo se mapea al Número de Referencia de Transacción (TRN) o a la Referencia Única de Transacción de Extremo a Extremo (UETR) para asegurar la continuidad entre sistemas bancarios. Se utiliza para reconstruir la ruta de la instancia del proceso y es esencial para todos los análisis de variantes y cálculos de tiempo de ciclo. Por qué es importante La identificación única es la base del Process Mining, permitiendo unir eventos dispersos en una vista de proceso cohesiva. Dónde obtener Campo SWIFT 20 (TRN) o Campo 121 (UETR) en los encabezados de los mensajes. Ejemplos TRN-20231025-883954392-882-101UETR-9982-1123-5521PAY-US-EU-9912
	Nombre de la Actividad ActivityName	El nombre del paso del proceso o evento que ocurrió.
Descripción Este atributo describe la acción específica o el cambio de estado registrado en el registro del sistema. Ejemplos incluyen "Solicitud de Pago Creada", "Filtrado de Sanciones Aprobado" o "ACK SWIFT Recibido". Es la dimensión principal para los mapas de procesos, definiendo los nodos en la visualización y permitiendo a los analistas comprender la secuencia de operaciones realizadas en un pago. Por qué es importante Define el 'qué' del `proceso`, permitiendo la visualización del flujo del `proceso` y sus variaciones. Dónde obtener Registros de transacciones, pistas de auditoría o derivados de Tipos de Mensajes (ej., MT103 Enviado). Ejemplos Solicitud de Pago CreadaInstrucción de Pago EnviadaACK SWIFT RecibidoPago aprobado
	Source System SourceSystem	El nombre del sistema donde se originaron los datos del evento.
Descripción Identifica el software o la plataforma que generó el `registro de eventos`. En un `proceso de pago`, esto podría ser el sistema bancario central, la pasarela de pagos o la interfaz SWIFT directamente. Este `atributo` ayuda a verificar la procedencia de los `datos` y a depurar problemas al fusionar `datos` de múltiples aplicaciones bancarias dispares. Por qué es importante Proporciona contexto para el origen de los datos, esencial para el Process Mining multisistema. Dónde obtener Codificado durante el ETL o extraído de identificadores del sistema. Ejemplos SWIFT Alliance AccessSistema Bancario CentralMotor de PagosFiltro de Sanciones
	Timestamp del Evento EventTimestamp	La fecha y hora exactas en que ocurrió la actividad.
Descripción Este atributo registra el momento preciso en que ocurrió un evento. Se utiliza para secuenciar actividades cronológicamente y para calcular todas las métricas basadas en la duración, como tiempos de entrega, tiempos de ciclo y rendimiento. Las marcas de tiempo precisas son críticas para analizar el "Rendimiento de Cumplimiento de Plazo Límite de la Red" e identificar cuellos de botella en la cadena de aprobación. Por qué es importante Las marcas de tiempo son la base para todo análisis temporal y métricas de rendimiento en el Process Mining. Dónde obtener Registros de auditoría del sistema, marcas de tiempo de creación de mensajes o tiempos de transacción de la base de datos. Ejemplos 2023-10-25T08:30:15Z2023-10-25T14:45:00Z2023-10-26T09:15:22Z
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La timestamp en que el registro fue extraído o actualizado por última vez.
Descripción Indica cuándo se cargaron por última vez los `datos` en la herramienta de `process mining`. Esto es crucial para determinar la frescura de los `datos` y asegurar que los `dashboards` reflejen el estado más actual de las operaciones de pago. Ayuda a los usuarios a confiar en los `datos` al proporcionar transparencia sobre la latencia del `pipeline` de informes. Por qué es importante Asegura que los usuarios entiendan la moneda y la fiabilidad de los `datos` presentados. Dónde obtener `Marca de tiempo` de ejecución del `proceso` ETL. Ejemplos 2023-10-27T12:00:00Z2023-11-01T06:00:00Z
	BIC del Beneficiario BeneficiaryBic	El Código de Identificación Bancaria (BIC) de la institución receptora.
Descripción Identifica el banco de destino para el pago. Esto es una dimensión crucial para el `dashboard` de 'Causa Raíz del Rechazo del Beneficiario'. Al agrupar los fallos por BIC del Beneficiario, el banco puede identificar contrapartes específicos que frecuentemente rechazan instrucciones debido a problemas de `calidad de los datos` o requisitos de formato específicos. Por qué es importante Esencial para analizar el rendimiento del contraparte y los patrones de rechazo. Dónde obtener Campo SWIFT 57A (Cuenta con Institución) o 58A (Institución Beneficiaria). Ejemplos CITIUS33BARCGB22DRESDEFFHANDSEXX
	Código NAK SWIFT SwiftNakCode	El código de error devuelto por la red SWIFT si un mensaje es rechazado.
Descripción Contiene el código de error específico (ej. T26, T13) proporcionado en un Acuse de Recibo Negativo (NAK) de la red SWIFT. Este `atributo` impulsa el `dashboard` de 'Análisis de Errores y Retrabajo SWIFT', permitiendo la categorización de fallas técnicas para priorizar las correcciones del sistema. Por qué es importante Proporciona causas raíz técnicas para los rechazos a nivel de red. Dónde obtener Mensajes del sistema MT 015/019, o Campo 451 en ACK/NAK. Ejemplos T26H01T13G02
	Es STP IsStp	Bandera que indica si el pago no requirió intervención manual.
Descripción Un indicador booleano que es Verdadero si el `caso` no contiene ninguna actividad de 'Error Identificado', 'Pago Rechazado' o 'Modificación' manual. Esto calcula directamente el KPI de 'Tasa de Procesamiento Directo'. Es la métrica principal para el éxito de la automatización en el `procesamiento de pagos`. Por qué es importante La medida principal de la eficiencia del proceso y la salud de la automatización. Dónde obtener Calculado en función de la ausencia de actividades negativas/manuales específicas en el `caso`. Ejemplos truefalse
	Fecha Valor ValueDate	La fecha en que los fondos deben estar disponibles para el beneficiario.
Descripción Representa la fecha de liquidación indicada en el mensaje de pago. Comparar esta fecha con la marca de tiempo real de "Pago Liquidado" ayuda en el dashboard "Antigüedad de Liquidación y Conciliación". Indica la urgencia del pago y se utiliza para medir el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio respecto a la disponibilidad de fondos. Por qué es importante Crítico para la gestión de liquidez y la medición de la puntualidad de la liquidación. Dónde obtener Campo SWIFT MT 32A (Subcampo Fecha) o ISO 20022 IntrBkSttlmDt. Ejemplos 2023-10-262023-11-01
	Importe de la Transacción TransactionAmount	El valor monetario de la instrucción de pago.
Descripción Representa el monto principal que se transfiere. Estos datos se extraen de campos SWIFT específicos (por ejemplo, Campo 32A en MT103). Es esencial para el dashboard "Ciclos de Aprobación de Transferencias de Alto Valor", permitiendo la segmentación de pagos por tamaño para analizar los retrasos de aprobación en transacciones de alto riesgo y alto valor. Por qué es importante Permite el análisis del impacto financiero y la segmentación por tamaño de transacción. Dónde obtener Campo SWIFT MT 32A (Monto) o elemento ISO 20022 IntrBkSttlmAmt. Ejemplos 15000.001250.501000000.0045.00
	Moneda de la Transacción TransactionCurrency	El código ISO de 3 letras que indica la moneda del pago.
Descripción Identifica la moneda en la que se denomina el pago (ej. USD, EUR, GBP). Esto es crítico para el `dashboard` de 'Rendimiento del Horario Límite de la Red', ya que los horarios límite son específicos de cada moneda. También apoya el análisis de 'Eficiencia de Conversión de Moneda' al identificar pares de divisas cruzados. Por qué es importante Determina las reglas de enrutamiento, los horarios límite y los corredores de liquidación. Dónde obtener Campo SWIFT MT 32A (Moneda) o elemento ISO 20022 Ccy. Ejemplos USDEURGBPJPY
	Tipo de Mensaje SWIFT SwiftMessageType	El tipo de mensaje SWIFT utilizado (ej., MT103, pacs.008).
Descripción Indica el formato específico de la instrucción de pago. Los tipos comunes incluyen MT103 para transferencias de clientes y equivalentes ISO 20022 como pacs.008. Utilizado en el 'Análisis de Variantes del Recorrido del Pago' para comparar la eficiencia de procesamiento de los formatos MT heredados frente a los nuevos estándares ISO. Por qué es importante Diferencia los flujos de pago y los estándares de procesamiento (Heredado vs. ISO 20022). Dónde obtener Bloque SWIFT 2 (Cabecera de Aplicación), campo Tipo de Mensaje. Ejemplos MT103MT202pacs.008MT101
	UETR UniqueEndToEndReference	La Referencia Única de Transacción de Extremo a Extremo para el seguimiento en SWIFT gpi.
Descripción El UETR es una cadena de 36 caracteres que proporciona una referencia única e inmutable para un pago en toda la red SWIFT. A diferencia de los IDs internos, el UETR persiste entre bancos. Este atributo es vital para la visibilidad de extremo a extremo y para correlacionar registros internos con actualizaciones de estado externas de SWIFT gpi. Por qué es importante El estándar de oro para el seguimiento de pagos transfronterizos entre diferentes instituciones. Dónde obtener Bloque SWIFT 3, Campo 121. Ejemplos b8c3f4a0-5d2a-4e1b-9c3d-1a2b3c4d5e6f123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
	Usuario Procesador ProcessingUser	El usuario o agente del sistema que realizó la actividad.
Descripción Identifica al individuo o `bot` automatizado responsable de la actividad, como un `oficial de cumplimiento` aprobando un acierto de sanción o un operador corrigiendo un error de formato. Este `atributo` impulsa el 'Mapa de Calor de Errores de Validación', permitiendo a los gerentes identificar necesidades de capacitación o usuarios específicos asociados con altas tasas de retrabajo. Por qué es importante Permite el análisis de recursos y la identificación de `cuellos de botella` manuales. Dónde obtener Registros de auditoría del sistema, columna "ID de Usuario" en tablas de transacciones. Ejemplos SYSTEMJ.DoeCompliance_Bot_01M.Smith
	Duración del Filtrado de Sanciones SanctionsScreeningDuration	Tiempo empleado en la fase de filtrado de sanciones.
Descripción Calcula la duración entre 'Detalles de Pago Validados' y 'Pago Aprobado'. Esto alimenta directamente el `dashboard` de 'Tiempo de Espera de Filtrado de Sanciones'. Destaca transacciones específicas que se atascan en las colas de `cumplimiento`, lo que impacta el rendimiento general. Por qué es importante Medida directa de la eficiencia del `cumplimiento` y el impacto en los SLA del cliente. Dónde obtener Diferencia calculada entre las `marcas de tiempo` de actividades específicas. Ejemplos 1200005003600000
	Es Transfronterizo IsCrossBorder	Bandera que indica si el pago involucra diferentes países.
Descripción Un `atributo` booleano que es Verdadero si el País Remitente difiere del País Beneficiario. Esto apoya el KPI de 'Latencia en el Manejo de Múltiples Monedas' al separar los flujos nacionales de los internacionales. Los pagos transfronterizos suelen tener mayor complejidad, costos y tiempos de procesamiento. Por qué es importante Segmentación fundamental para el análisis de la complejidad del pago. Dónde obtener Comparación del código de país BIC del Remitente vs código de país BIC del Beneficiario. Ejemplos truefalse
	Motivo de rechazo RejectionReason	Descripción del texto explicando por qué se rechazó un pago.
Descripción Contiene la narrativa o descripción del código cuando un pago falla, típicamente encontrado en el Campo SWIFT 72 (Información del Remitente al Receptor) o en mensajes de devolución. Esto apoya el análisis de 'Causa Raíz del Rechazo del Beneficiario'. Permite a los analistas realizar minería de texto para encontrar temas comunes en los rechazos (ej. 'Cuenta Inválida', 'Nombre del Beneficiario No Coincide'). Por qué es importante Proporciona contexto cualitativo para los fallos del proceso. Dónde obtener Campo SWIFT 72 o 79 en mensajes de devolución (Devolución MT103). Ejemplos Cuenta del Beneficiario CerradaIBAN InválidoFallo de Cumplimiento NormativoIdentificador Bancario Desconocido
	País de Origen OriginatingCountry	El código de país de la entidad que inicia el pago.
Descripción Indica la jurisdicción donde se originó la solicitud de pago. Esto es vital para el `dashboard` de 'Tiempo de Espera de Filtrado de Sanciones', ya que los pagos de jurisdicciones de alto riesgo a menudo se someten a verificaciones de `cumplimiento` rigurosas y más largas. Permite el análisis geográfico de los volúmenes de pago y los retrasos en el procesamiento. Por qué es importante Dimensión clave para el análisis de riesgo de `cumplimiento` y el rendimiento regional. Dónde obtener Derivado del BIC del Remitente (Caracteres 5-6 del Código de País). Ejemplos USGBDEFR
	Plazo Límite Cumplido MetCutOffTime	Bandera que indica si la instrucción fue enviada antes del plazo de la red.
Descripción Un indicador booleano calculado al comparar la hora de 'Instrucción de Pago Enviada' con la hora límite de la red SWIFT específica de cada moneda. Esto apoya el KPI de 'Tasa de `Cumplimiento` de Horarios Límite SWIFT'. No cumplir con los horarios límite resulta en retrasos en la liquidación, lo que afecta las posiciones de liquidez. Por qué es importante KPI operativo crucial para la gestión de tesorería y liquidez. Dónde obtener Calculado al comparar la `marca de tiempo` con una tabla de referencia estática de horas límite. Ejemplos truefalse
	Prioridad de la Instrucción InstructionPriority	El indicador de prioridad que señala la urgencia del pago.
Descripción Derivado de los encabezados de los mensajes (ej. 'Normal' vs 'Urgente'). Esto permite la segmentación en el `dashboard` de 'Ciclos de Aprobación de Transferencias de Alto Valor', ya que los pagos urgentes a menudo requieren flujos de aprobación acelerados. Comprender la distribución de prioridades ayuda en la planificación de recursos para los momentos de mayor actividad. Por qué es importante Ayuda a distinguir los requisitos de SLA entre pagos estándar y pagos acelerados. Dónde obtener Bloque SWIFT 2, campo Prioridad del Mensaje (ej., N para Normal, U para Urgente). Ejemplos NormalUrgenteSistema

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Procesamiento de Pagos

Estos son los pasos clave del proceso y los hitos a registrar en tu registro de eventos para un descubrimiento preciso del proceso y la identificación de cuellos de botella.

6 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Filtrado de Sanciones Superado	La marca de tiempo cuando la instrucción de pago supera con éxito el proceso de filtrado de listas OFAC/Sanciones. Capturado explícitamente de los registros del sistema de cumplimiento o inferido cuando se libera un estado de "Retención de Filtrado".
Por qué es importante Crítico para el `dashboard` de 'Tiempo de Espera de Filtrado de Sanciones'. Los retrasos aquí representan `cuellos de botella` de `cumplimiento` en lugar de ineficiencias operativas. Dónde obtener Registros del Sistema de Filtrado de `Cumplimiento` o indicadores de estado de `cumplimiento` de Payment Hub. Capturar Registrado cuando se actualiza el estado de filtrado Tipo de evento explicit
	Instrucción de Pago Enviada	La transmisión del mensaje formateado (MT103 o ISO 20022 pacs.008) a la Pasarela SWIFT. Capturado explícitamente cuando la carga útil del mensaje se genera y se entrega a la interfaz de red.
Por qué es importante Se utiliza para calcular la "Tasa de Cumplimiento de Plazo Límite SWIFT". Marca la transición del procesamiento interno al procesamiento de red. Dónde obtener Registros de SWIFT Alliance Access (SAA) o registros de transmisión de la Pasarela. Capturar Registrado cuando ocurre la salida del mensaje Tipo de evento explicit
	Pago aprobado	La acción de autorización final por un funcionario designado o una regla automatizada para transferencias de alto valor. Capturada explícitamente cuando el indicador del flujo de trabajo de aprobación se establece en verdadero.
Por qué es importante Clave para el `dashboard` de 'Ciclos de Aprobación de Transferencias de Alto Valor'. Identifica retrasos en las aprobaciones manuales para grandes movimientos de liquidez. Dónde obtener Pista de auditoría del motor de `flujo de trabajo` de aprobación. Capturar Registrado cuando se ejecutó la acción de aprobación Tipo de evento explicit
	Pago Conciliado	La conciliación de la transacción de pago con el extracto contable de la cuenta Nostro/Vostro. Se infiere cuando el sistema de conciliación vincula el ID de transacción a una partida del extracto.
Por qué es importante Cierra el ciclo financiero. Los retrasos aquí impactan la visibilidad del efectivo y la auditabilidad. Dónde obtener Registros del Sistema de Conciliación o estado "Conciliado" en el Sistema Bancario Central. Capturar Comparar estado de conciliación Tipo de evento inferred
	Pago Liquidado	La confirmación de que los fondos han sido acreditados a la cuenta del beneficiario (a menudo estado gpi ACSC). Capturada explícitamente a través de actualizaciones del rastreador o mensajes de confirmación.
Por qué es importante Representa el final funcional exitoso de la cadena de pago. Es clave para calcular la "Brecha de Liquidación a Conciliación". Dónde obtener Tracker SWIFT gpi (estado ACSC) o confirmaciones MT900/910. Capturar Registrado cuando se confirmó la liquidación Tipo de evento explicit
	Solicitud de Pago Creada	La generación inicial de la instrucción de pago dentro del sistema bancario interno o ERP. Esto se captura explícitamente cuando una referencia de transacción única (TRN o UETR) se asigna por primera vez a la orden de pago.
Por qué es importante Establece la hora de inicio para todo el ciclo de vida del pago. Esencial para calcular los tiempos de procesamiento de extremo a extremo e identificar retrasos previos antes de que se active la red SWIFT. Dónde obtener Marca de tiempo de creación de la tabla de transacciones en el Sistema Bancario Central (CBS) o Payment Hub. Capturar Registrado cuando se creó el registro de transacción Tipo de evento explicit
	ACK SWIFT Recibido	La recepción de un Acuse de Recibo (ACK) técnico de la red SWIFT, confirmando que el mensaje fue aceptado para su procesamiento. Capturado explícitamente de los registros de la interfaz de red.
Por qué es importante Confirma que el mensaje entró exitosamente en la red global. Diferencia entre fallas internas y la propagación real en la red. Dónde obtener Registros de la Pasarela SWIFT (buscando señales ACK vs NACK). Capturar Registrado cuando se recibió el ACK de la red Tipo de evento explicit
	Detalles del Pago Validados	La finalización exitosa de las verificaciones de sintaxis y formato (por ejemplo, formato IBAN, validez BIC) en la instrucción de pago. Esto se infiere a menudo cuando el estado de la transacción cambia de "Borrador" a "Validado" o "Listo para Autorización".
Por qué es importante Las altas tasas de fallo aquí indican una baja `calidad de los datos` en el origen. Mide el KPI de 'Rendimiento a la Primera Pasada de Validación'. Dónde obtener Registros de estado del Motor de Pagos o tablas de historial de validación. Capturar Compare el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Error de Pago Identificado	El evento donde una transacción es marcada para reparación debido a fallos de validación, NACKs o mensajes de rechazo. Se infiere cuando la transacción entra en una cola de "Reparación", "Corrección" o "Excepción".
Por qué es importante Rastrea la "Tasa de Retrabajo en Resolución de Errores". Una alta frecuencia aquí destruye las proporciones de Procesamiento Directo (STP). Dónde obtener Columnas de estado del Payment Hub o registros de colas de excepción. Capturar Comparar campo de estado con Error/Reparación Tipo de evento inferred
	Error de Pago Resuelto	La modificación y reenvío exitosos de una transacción que previamente estaba en error. Se infiere cuando una transacción pasa de una cola de "Reparación" a un estado de "Procesamiento" o "Listo".
Por qué es importante Mide la eficiencia del equipo de retrabajo manual. Las duraciones prolongadas en esta etapa indican brechas de capacitación o códigos de error complejos. Dónde obtener Registros de estado del Payment Hub que muestran la salida de las colas de excepción. Capturar Comparar campo de estado salida Reparación Tipo de evento inferred
	Pago Rechazado	La recepción de un mensaje de rechazo (MT103 Return o estado gpi RJCT) de un banco beneficiario o intermediario. Capturado explícitamente de mensajes SWIFT entrantes.
Por qué es importante Crítico para el `dashboard` de 'Causa Raíz del Rechazo del Beneficiario'. Identifica bloqueadores externos como cuentas cerradas o `datos` de enrutamiento incorrectos. Dónde obtener Mensajes SWIFT entrantes (MT103 RET, pacs.004) o estado gpi RJCT. Capturar Registrado cuando se recibió el mensaje de rechazo Tipo de evento explicit
	Pago Transferido	Una actualización de estado intermedia (a menudo el estado gpi ACSP) que indica que el pago está siendo procesado por un banco intermediario. Capturada a través de actualizaciones del SWIFT gpi Tracker o mensajes de estado.
Por qué es importante Proporciona visibilidad en la "caja negra" de la banca corresponsal. Esencial para analizar el recorrido total de extremo a extremo. Dónde obtener Fuentes de datos de SWIFT gpi Tracker o mensajes MT199/trck. Capturar Registrado cuando se recibió la actualización del tracker Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus `datos` de SWIFT

Pasos

Inicie sesión en SWIFT Alliance WebPlatform o en la GUI de Alliance Access utilizando una cuenta de administrador con acceso a la configuración de Archivado.
Navegue al menú de Gestión del Sistema, seleccione Archivado y luego elija Configuración de Archivado Automatizado.
Configure un nuevo perfil de Exportación Diaria. Establezca el Directorio de Destino en una ruta de red segura accesible por sus scripts de extracción.
Especifique el Alcance del Contenido: Seleccione 'Mensajes' y asegúrese de que 'Incluir Historial' e 'Incluir Intervenciones' estén marcados. Esto es crítico para capturar los eventos de la pista de auditoría como aprobaciones y validaciones.
Seleccione el Formato de Salida. Elija XML (específicamente el 'SAA XML v2' o el esquema más reciente disponible) ya que conserva mejor la relación jerárquica entre el encabezado del mensaje y los eventos del historial que CSV.
Establezca los filtros de Rango de Fechas para extraer el período histórico específico requerido para la iniciativa de Process Mining, o configúrelo para que se ejecute diariamente para datos de T-1.
Ejecute el trabajo de Exportación de Archivo manualmente para la carga inicial, o espere a que se complete el trabajo por lotes programado. Verifique que los archivos .xml se generen en el directorio de destino.
Dado que la exportación SAA es un archivo XML jerárquico y ProcessMind requiere un registro de eventos CSV plano, debe ejecutar un script de transformación. Use el script de Python proporcionado en la sección de Consulta para analizar el XML.
El script itera a través de cada elemento del mensaje. Extrae la Referencia Única de Transacción de Extremo a Extremo (UETR) o el Número de Referencia de Transacción (TRN) para servir como ID de Caso.
Luego, el script itera a través de los nodos hijos 'Historial' e 'Intervención' de cada mensaje para generar filas de actividad. Mapea los códigos de estado internos de SAA (ej. 'NetworkAck', 'Authorisation') a los nombres de actividad estandarizados.
Ejecute el script de Python contra sus archivos XML exportados para generar el archivo plano 'events.csv'.
Valide la salida CSV para asegurarse de que columnas como EventTimestamp estén en formato ISO 8601, luego suba el archivo a ProcessMind.

Configuración

Formato de archivo: XML (Preferido) o CSV (archivo plano). XML es encarecidamente recomendado para capturar nodos de historial anidados.
Incluir texto del mensaje: Sí (Requerido para analizar detalles de Importe, Moneda y Beneficiario).
Incluir Historial/Intervenciones: Sí (Obligatorio para ver aprobaciones, validaciones y errores).
Rango de fechas: Configurar para una ventana móvil (ej. Últimos 30 días) para cargas incrementales, o fechas fijas para el historial inicial.
Tipos de mensaje: Filtrar por MT103, MT202, pacs.008, pacs.009 y pacs.004/002 (para devoluciones/estado).
Direcciones: Incluir tanto Entrada (Emisión) como Salida (Recepción) para capturar rechazos o confirmaciones entrantes.
Seguridad: Asegúrese de que la carpeta de exportación tenga permisos estrictos de lectura/escritura, ya que estos archivos contienen datos de pago en tiempo real.

a Consulta de ejemplo config

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
import glob
import os

# CONFIGURATION
# Update this path to your SAA XML Export directory
input_folder = "./saa_exports/"
output_file = "./swift_process_mining_log.csv"

columns = [
    "PaymentTransactionId", "ActivityName", "EventTimestamp", "SourceSystem", 
    "LastDataUpdate", "TransactionAmount", "TransactionCurrency", "UniqueEndToEndReference",
    "SwiftMessageType", "ProcessingUser", "BeneficiaryBic", "SwiftNakCode", "ValueDate", "IsStp"
]

data_rows = []

# Helper to determine Activity Name based on SAA History Events
def map_activity(history_item_name, status, nature, text_content):
    # 1. Payment Request Created
    if history_item_name == "Creation" or history_item_name == "Reception":
        return "Payment Request Created"
    
    # 2. Payment Details Validated
    if "Validation" in history_item_name and status == "Success":
        return "Payment Details Validated"
    
    # 3. Sanctions Screening Passed
    if "Filter" in history_item_name and status == "Passed":
        return "Sanctions Screening Passed"
    
    # 4. Payment Approved
    if history_item_name == "Intervention" and nature == "Authorization":
        return "Payment Approved"
    
    # 5. Payment Instruction Sent
    if history_item_name == "Transmission" or status == "Transmitted":
        return "Payment Instruction Sent"
    
    # 6. SWIFT ACK Received
    if history_item_name == "NetworkReport" and "ACK" in text_content:
        return "SWIFT ACK Received"

    # 7. Payment Transferred (gpi status)
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSP" in text_content:
        return "Payment Transferred"

    # 8. Payment Error Identified
    if nature == "NAK" or status == "Failed" or nature == "RoutingFailure":
        return "Payment Error Identified"

    # 9. Payment Error Resolved
    if history_item_name == "Modification" and nature == "Repair":
        return "Payment Error Resolved"
    
    # 10. Payment Rejected
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "RJCT" in text_content:
        return "Payment Rejected"

    # 11. Payment Settled
    if "TrackerUpdate" in history_item_name and "ACSC" in text_content:
        return "Payment Settled"

    # 12. Payment Reconciled
    # Often external, but if SAA receives a Reconciliation update:
    if history_item_name == "ReconciliationMatch":
        return "Payment Reconciled"
        
    return None

# PROCESS XML FILES
for xml_file in glob.glob(os.path.join(input_folder, "*.xml")):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()

    # Iterate through Messages
    for message in root.findall(".//Message"):
        # Header Extraction
        trn = message.findtext("TRN")
        uetr = message.findtext("UETR")
        case_id = uetr if uetr else trn
        
        # Skip if no identifier found
        if not case_id: 
            continue

        msg_type = message.findtext("Type")
        amount = message.findtext("Amount")
        currency = message.findtext("Currency")
        val_date = message.findtext("ValueDate")
        ben_bic = message.findtext("BeneficiaryBIC")
        
        # Loop through History/Audit Trail for Activities
        for history in message.findall(".//History/Item"):
            evt_name = history.findtext("Name")
            evt_status = history.findtext("Status")
            evt_nature = history.findtext("Nature")
            evt_text = history.findtext("Text") or ""
            evt_user = history.findtext("Operator")
            evt_time = history.findtext("Time") # format: YYYYMMDDHHMMSS
            
            activity = map_activity(evt_name, evt_status, evt_nature, evt_text)
            
            if activity:
                # Determine NAK Code if applicable
                nak_code = None
                if activity == "Payment Error Identified" and "NAK" in evt_text:
                    nak_code = evt_text.split("Code:")[-1].strip()
                
                # Determine STP
                is_stp = "True" if evt_user == "System" or evt_user == "Auto" else "False"

                data_rows.append({
                    "PaymentTransactionId": case_id,
                    "ActivityName": activity,
                    "EventTimestamp": pd.to_datetime(evt_time, format='%Y%m%d%H%M%S'),
                    "SourceSystem": "SWIFT Alliance Access",
                    "LastDataUpdate": pd.Timestamp.now(),
                    "TransactionAmount": amount,
                    "TransactionCurrency": currency,
                    "UniqueEndToEndReference": uetr,
                    "SwiftMessageType": msg_type,
                    "ProcessingUser": evt_user,
                    "BeneficiaryBic": ben_bic,
                    "SwiftNakCode": nak_code,
                    "ValueDate": val_date,
                    "IsStp": is_stp
                })

# OUTPUT GENERATION
df = pd.DataFrame(data_rows, columns=columns)

# Remove duplicate timestamp/activity pairs for cleaner log
df.drop_duplicates(subset=["PaymentTransactionId", "ActivityName", "EventTimestamp"], inplace=True)

df.to_csv(output_file, index=False, quoting=1)
print(f"Extraction Complete. Processed {len(df)} events into {output_file}")

Pasos

Preparar el entorno: Asegúrese de que Python 3.8+ esté instalado en el servidor de extracción. Instale las bibliotecas requeridas usando pip (pandas, numpy). Cree un directorio de trabajo dedicado que contenga una subcarpeta llamada raw_swift_files y coloque allí todos los archivos diarios .out, .txt o .fin.
Comprender la estructura del archivo: Los mensajes SWIFT FIN en bruto están estructurados en bloques ({1: Encabezado} {2: Aplicación} {4: Cuerpo}). Identifique los delimitadores. Los archivos estándar usan llaves. Asegúrese de que sus archivos no estén envueltos en sobres propietarios (como encabezados RJE) o retírelos antes de procesar.
Configurar rutas de script: Abra el script de Python proporcionado. Actualice la variable INPUT_DIRECTORY para que apunte a su carpeta raw_swift_files. Actualice la ruta del OUTPUT_FILE para el CSV resultante.
Definir patrones Regex: El script usa regex para aislar bloques. El Bloque 1 contiene el BIC del Remitente y el Número de Secuencia. El Bloque 2 contiene el Tipo de Mensaje (ej. I103, O103) y el BIC del Receptor. El Bloque 4 contiene las etiquetas de datos de negocio (ej. :20: TRN, :32A: Valor/Importe).
Mapear tipos de mensaje a actividades: El script contiene un diccionario de mapeo. MT103 implica 'Instrucción de Pago Enviada'. MT012 (ACK del sistema) implica 'ACK SWIFT Recibido'. MT900/910 implica 'Pago Liquidado'. MT199/299 con códigos de estado específicos (ACSP, RJCT) se mapea a 'Pago Transferido' o 'Pago Rechazado'.
Extraer Atributos: El analizador itera a través de etiquetas específicas. :20: se mapea a ID de Transacción de Pago. :121: se mapea a UETR. :32A: se analiza en Fecha, Moneda e Importe.
Manejar estados internos: Para actividades como 'Solicitud de Pago Creada' o 'Pago Aprobado', que a menudo son eventos ERP internos que no están en los archivos SWIFT, el script los deriva de la Marca de Tiempo de Creación del Mensaje en el Bloque 1 si los registros explícitos no están disponibles, o busca códigos de texto específicos en el campo :72: (Información del Remitente al Receptor) si su organización registra las aprobaciones allí.
Ejecutar extracción: Ejecute el script a través de la línea de comandos: python swift_parser.py. El script itera a través de todos los archivos, analizando bloques SWIFT válidos y omitiendo líneas mal formadas.
Validación post-procesamiento: Abra el CSV generado. Verifique el formato de EventTimestamp (ISO 8601 recomendado). Asegúrese de que PaymentTransactionId esté poblado para cada fila para permitir la agrupación de casos.
Transformación de datos: Si 'ValueDate' aparece como YYMMDD, el script lo convierte a YYYY-MM-DD. Asegúrese de que los separadores decimales en 'TransactionAmount' estén estandarizados (puntos vs comas).
Revisión final: Filtre por un UETR específico para ver el flujo de extremo a extremo desde Instrucción Enviada -> ACK -> Liquidación. Verifique que los NAK (MT019) aparezcan como 'Error de Pago Identificado'.
Subir a ProcessMind: Importe el CSV. Mapee PaymentTransactionId a ID de Caso, ActivityName a Actividad y EventTimestamp a Marca de Tiempo.

Configuración

Directorio de entrada: Ruta a la carpeta que contiene los archivos planos FIN/MT en bruto. Asegúrese de que se concedan permisos de lectura.
Análisis del formato de fecha: Las fechas en bruto de SWIFT son YYMMDD. El script maneja la suposición del siglo (20xx).
Filtros de tipo de mensaje: El script se enfoca en la categoría 1 (Pagos), 9 (Extractos) y mensajes comunes del sistema (012, 019). Ajuste la lista RELEVANT_MT_TYPES si se necesita la Categoría 2 (Transferencias entre Instituciones Financieras).
Codificación: Predeterminado a 'utf-8'. Cambie a 'latin-1' o 'ascii' si los archivos contienen caracteres de codificación heredada.
Procesamiento por lotes: Para conjuntos de datos mayores a 1 GB, el script utiliza un enfoque de generador para evitar el desbordamiento de memoria, procesando archivo por archivo.
Ajuste de Regex: La regex estricta asume el formato FIN estándar {1:...}{2:...}{4:...}. Si los archivos usan $ u otros delimitadores, actualice la variable BLOCK_PATTERN.

a Consulta de ejemplo python

import os
import re
import glob
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
INPUT_DIRECTORY = class="hl-string">"./raw_swift_files/"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"./extracted_swift_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === REGEX PATTERNS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Matches standard SWIFT block structure: {1:...}{2:...}{3:...}{4:...}
BLOCK_PATTERN = re.compile(rclass="hl-string">'(\{1:.*?\})(\{2:.*?\})(?:\{3:.*?\})?(\{4:.*?\})', re.DOTALL)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Field extractors
TAG_20_TRN = re.compile(rclass="hl-string">':20:([^\r\n]+)')
TAG_121_UETR = re.compile(rclass="hl-string">':121:([a-fA-F0-9\-]+)')
TAG_32A_VAL = re.compile(rclass="hl-string">':32A:(\d{6})([A-Z]{3})([\d,]+)')
TAG_72_INFO = re.compile(rclass="hl-string">':72:([^\r\n]+)')
TAG_57A_BIC = re.compile(rclass="hl-string">':57[A-Z]?:(?:[/]{0,2}[A-Z0-9]+)?\r?\n?([A-Z0-9]{8,11})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Header parsers
BLOCK_1_DATE = re.compile(rclass="hl-string">'\{1:[F|A|L]01[A-Z0-9]{12}(\d{4})(\d{6})')
BLOCK_2_TYPE = re.compile(rclass="hl-string">'\{2:([IO])(\d{3})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ACTIVITY MAPPING LOGIC ===
def map_message_to_activity(io_direction, mt_type, block4_text):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Outgoing Payments (MT103, MT202)
    if io_direction == class="hl-string">'I' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Incoming Payments (MT103 received from another bank)
    if io_direction == class="hl-string">'O' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System Acknowledgment (MT012)
    if mt_type == class="hl-string">'012':
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System NAK / Abort (MT019)
    if mt_type == class="hl-string">'019':
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Statements / Confirmation (MT900 Debit, MT910 Credit, MT950)
    if mt_type in [class="hl-string">'900', class="hl-string">'910', class="hl-string">'910', class="hl-string">'950']:
        return class="hl-string">"Payment Settled"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Returns (MT103 RETN)
    if mt_type == class="hl-string">'103' and class="hl-string">':23E:RETN' in block4_text:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># GPI Status Updates (MT199)
    if mt_type == class="hl-string">'199':
        if class="hl-string">'/RJCT/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Rejected"
        if class="hl-string">'/ACSP/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Transferred"
        if class="hl-string">'/ACSC/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Settled"
            
    return class="hl-string">"Message Processed"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback

def parse_swift_date(yymmdd):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes 20xx for years
    try:
        return datetime.strptime(yymmdd, class="hl-string">'%y%m%d').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except ValueError:
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def process_files():
    records = []
    files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIRECTORY, class="hl-string">"*"))
    
    print(fclass="hl-string">"Found {len(files)} files to process.")

    for filepath in files:
        try:
            with open(filepath, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8', errors=class="hl-string">'ignore') as f:
                content = f.read()
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find all full messages in file
            messages = BLOCK_PATTERN.findall(content)
            
            for b1, b2, b4 in messages:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Core IDs --
                trn_match = TAG_20_TRN.search(b4)
                uetr_match = TAG_121_UETR.search(b4)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Primary Key preference: UETR > TRN > Generated ID
                uetr = uetr_match.group(1) if uetr_match else None
                trn = trn_match.group(1) if trn_match else class="hl-string">"UNKNOWN"
                case_id = uetr if uetr else trn
                
                if case_id == class="hl-string">"UNKNOWN":
                    continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip structural noise

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Metadata --
                type_match = BLOCK_2_TYPE.search(b2)
                io_dir = type_match.group(1) if type_match else class="hl-string">"I"
                mt_type = type_match.group(2) if type_match else class="hl-string">"999"
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Determine Timestamp --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Attempt to find timestamp in Block 1 (Session header)
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Format often: {1:F01BANKBEBBXXXX1234123456}
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Using current time as fallback if header parsing fails
                timestamp = datetime.now().isoformat()
                date_match = BLOCK_1_DATE.search(b1)
                if date_match:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYMMDD + HHMM
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Sequence number often occupies this space, this regex is generic
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, we assume file creation time or construct from header
                    pass 
                    
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Financials --
                amount = None
                currency = None
                val_date = None
                amt_match = TAG_32A_VAL.search(b4)
                if amt_match:
                    val_date_raw, currency, amt_str = amt_match.groups()
                    val_date = parse_swift_date(val_date_raw)
                    amount = float(amt_str.replace(class="hl-string">',', class="hl-string">'.'))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Beneficiary --
                ben_bic = None
                ben_match = TAG_57A_BIC.search(b4)
                if ben_match:
                    ben_bic = ben_match.group(1)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Map Activity --
                activity = map_message_to_activity(io_dir, mt_type, b4)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Create Record --
                record = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": datetime.now().strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual extracted time
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT_Alliance_Access",
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": fclass="hl-string">"MT{mt_type}",
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                }
                
                records.append(record)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Derived Logic for class="hl-string">'Created' --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># If this is the very first outgoing MT103, we can imply creation
                class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, this logic happens after sorting all events
                if activity == class="hl-string">"Payment Instruction Sent":
                    creation_record = record.copy()
                    creation_record[class="hl-string">"ActivityName"] = class="hl-string">"Payment Request Created"
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offset time slightly backwards to simulate flow
                    creation_record[class="hl-string">"EventTimestamp"] = class="hl-string">"[Derive from Log Creation Time]"
                    records.append(creation_record)

        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error processing file {filepath}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Convert to DataFrame --
    df = pd.DataFrame(records)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Final Cleanup --
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ID and Time to ensure logical order if needed
    if not df.empty:
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'PaymentTransactionId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No valid SWIFT messages found.")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    process_files()

Pasos

Preparar el entorno: Asegúrese de que Python 3.8+ esté instalado en el servidor de extracción. Instale las bibliotecas requeridas usando pip (pandas, numpy). Cree un directorio de trabajo dedicado que contenga una subcarpeta llamada raw_swift_files y coloque allí todos los archivos diarios .out, .txt o .fin.
Comprender la estructura del archivo: Los mensajes SWIFT FIN en bruto están estructurados en bloques ({1: Encabezado} {2: Aplicación} {4: Cuerpo}). Identifique los delimitadores. Los archivos estándar usan llaves. Asegúrese de que sus archivos no estén envueltos en sobres propietarios (como encabezados RJE) o retírelos antes de procesar.
Configurar rutas de script: Abra el script de Python proporcionado. Actualice la variable INPUT_DIRECTORY para que apunte a su carpeta raw_swift_files. Actualice la ruta del OUTPUT_FILE para el CSV resultante.
Definir patrones Regex: El script usa regex para aislar bloques. El Bloque 1 contiene el BIC del Remitente y el Número de Secuencia. El Bloque 2 contiene el Tipo de Mensaje (ej. I103, O103) y el BIC del Receptor. El Bloque 4 contiene las etiquetas de datos de negocio (ej. :20: TRN, :32A: Valor/Importe).
Mapear tipos de mensaje a actividades: El script contiene un diccionario de mapeo. MT103 implica 'Instrucción de Pago Enviada'. MT012 (ACK del sistema) implica 'ACK SWIFT Recibido'. MT900/910 implica 'Pago Liquidado'. MT199/299 con códigos de estado específicos (ACSP, RJCT) se mapea a 'Pago Transferido' o 'Pago Rechazado'.
Extraer Atributos: El analizador itera a través de etiquetas específicas. :20: se mapea a ID de Transacción de Pago. :121: se mapea a UETR. :32A: se analiza en Fecha, Moneda e Importe.
Manejar estados internos: Para actividades como 'Solicitud de Pago Creada' o 'Pago Aprobado', que a menudo son eventos ERP internos que no están en los archivos SWIFT, el script los deriva de la Marca de Tiempo de Creación del Mensaje en el Bloque 1 si los registros explícitos no están disponibles, o busca códigos de texto específicos en el campo :72: (Información del Remitente al Receptor) si su organización registra las aprobaciones allí.
Ejecutar extracción: Ejecute el script a través de la línea de comandos: python swift_parser.py. El script itera a través de todos los archivos, analizando bloques SWIFT válidos y omitiendo líneas mal formadas.
Validación post-procesamiento: Abra el CSV generado. Verifique el formato de EventTimestamp (ISO 8601 recomendado). Asegúrese de que PaymentTransactionId esté poblado para cada fila para permitir la agrupación de casos.
Transformación de datos: Si 'ValueDate' aparece como YYMMDD, el script lo convierte a YYYY-MM-DD. Asegúrese de que los separadores decimales en 'TransactionAmount' estén estandarizados (puntos vs comas).
Revisión final: Filtre por un UETR específico para ver el flujo de extremo a extremo desde Instrucción Enviada -> ACK -> Liquidación. Verifique que los NAK (MT019) aparezcan como 'Error de Pago Identificado'.
Subir a ProcessMind: Importe el CSV. Mapee PaymentTransactionId a ID de Caso, ActivityName a Actividad y EventTimestamp a Marca de Tiempo.

Configuración

Directorio de entrada: Ruta a la carpeta que contiene los archivos planos FIN/MT en bruto. Asegúrese de que se concedan permisos de lectura.
Análisis del formato de fecha: Las fechas en bruto de SWIFT son YYMMDD. El script maneja la suposición del siglo (20xx).
Filtros de tipo de mensaje: El script se enfoca en la categoría 1 (Pagos), 9 (Extractos) y mensajes comunes del sistema (012, 019). Ajuste la lista RELEVANT_MT_TYPES si se necesita la Categoría 2 (Transferencias entre Instituciones Financieras).
Codificación: Predeterminado a 'utf-8'. Cambie a 'latin-1' o 'ascii' si los archivos contienen caracteres de codificación heredada.
Procesamiento por lotes: Para conjuntos de datos mayores a 1 GB, el script utiliza un enfoque de generador para evitar el desbordamiento de memoria, procesando archivo por archivo.
Ajuste de Regex: La regex estricta asume el formato FIN estándar {1:...}{2:...}{4:...}. Si los archivos usan $ u otros delimitadores, actualice la variable BLOCK_PATTERN.

a Consulta de ejemplo python

import os
import re
import glob
import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
INPUT_DIRECTORY = class="hl-string">"./raw_swift_files/"
OUTPUT_FILE = class="hl-string">"./extracted_swift_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === REGEX PATTERNS ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Matches standard SWIFT block structure: {1:...}{2:...}{3:...}{4:...}
BLOCK_PATTERN = re.compile(rclass="hl-string">'(\{1:.*?\})(\{2:.*?\})(?:\{3:.*?\})?(\{4:.*?\})', re.DOTALL)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Field extractors
TAG_20_TRN = re.compile(rclass="hl-string">':20:([^\r\n]+)')
TAG_121_UETR = re.compile(rclass="hl-string">':121:([a-fA-F0-9\-]+)')
TAG_32A_VAL = re.compile(rclass="hl-string">':32A:(\d{6})([A-Z]{3})([\d,]+)')
TAG_72_INFO = re.compile(rclass="hl-string">':72:([^\r\n]+)')
TAG_57A_BIC = re.compile(rclass="hl-string">':57[A-Z]?:(?:[/]{0,2}[A-Z0-9]+)?\r?\n?([A-Z0-9]{8,11})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Header parsers
BLOCK_1_DATE = re.compile(rclass="hl-string">'\{1:[F|A|L]01[A-Z0-9]{12}(\d{4})(\d{6})')
BLOCK_2_TYPE = re.compile(rclass="hl-string">'\{2:([IO])(\d{3})')

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ACTIVITY MAPPING LOGIC ===
def map_message_to_activity(io_direction, mt_type, block4_text):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Outgoing Payments (MT103, MT202)
    if io_direction == class="hl-string">'I' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Instruction Sent"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Incoming Payments (MT103 received from another bank)
    if io_direction == class="hl-string">'O' and mt_type in [class="hl-string">'103', class="hl-string">'202']:
        return class="hl-string">"Payment Transferred"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System Acknowledgment (MT012)
    if mt_type == class="hl-string">'012':
        return class="hl-string">"SWIFT ACK Received"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># System NAK / Abort (MT019)
    if mt_type == class="hl-string">'019':
        return class="hl-string">"Payment Error Identified"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Statements / Confirmation (MT900 Debit, MT910 Credit, MT950)
    if mt_type in [class="hl-string">'900', class="hl-string">'910', class="hl-string">'910', class="hl-string">'950']:
        return class="hl-string">"Payment Settled"
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Returns (MT103 RETN)
    if mt_type == class="hl-string">'103' and class="hl-string">':23E:RETN' in block4_text:
        return class="hl-string">"Payment Rejected"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># GPI Status Updates (MT199)
    if mt_type == class="hl-string">'199':
        if class="hl-string">'/RJCT/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Rejected"
        if class="hl-string">'/ACSP/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Transferred"
        if class="hl-string">'/ACSC/' in block4_text:
            return class="hl-string">"Payment Settled"
            
    return class="hl-string">"Message Processed"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback

def parse_swift_date(yymmdd):
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes 20xx for years
    try:
        return datetime.strptime(yymmdd, class="hl-string">'%y%m%d').strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except ValueError:
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def process_files():
    records = []
    files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIRECTORY, class="hl-string">"*"))
    
    print(fclass="hl-string">"Found {len(files)} files to process.")

    for filepath in files:
        try:
            with open(filepath, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8', errors=class="hl-string">'ignore') as f:
                content = f.read()
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Find all full messages in file
            messages = BLOCK_PATTERN.findall(content)
            
            for b1, b2, b4 in messages:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Core IDs --
                trn_match = TAG_20_TRN.search(b4)
                uetr_match = TAG_121_UETR.search(b4)
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Primary Key preference: UETR > TRN > Generated ID
                uetr = uetr_match.group(1) if uetr_match else None
                trn = trn_match.group(1) if trn_match else class="hl-string">"UNKNOWN"
                case_id = uetr if uetr else trn
                
                if case_id == class="hl-string">"UNKNOWN":
                    continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip structural noise

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Metadata --
                type_match = BLOCK_2_TYPE.search(b2)
                io_dir = type_match.group(1) if type_match else class="hl-string">"I"
                mt_type = type_match.group(2) if type_match else class="hl-string">"999"
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Determine Timestamp --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Attempt to find timestamp in Block 1 (Session header)
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Format often: {1:F01BANKBEBBXXXX1234123456}
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Using current time as fallback if header parsing fails
                timestamp = datetime.now().isoformat()
                date_match = BLOCK_1_DATE.search(b1)
                if date_match:
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># YYMMDD + HHMM
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Sequence number often occupies this space, this regex is generic
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, we assume file creation time or construct from header
                    pass 
                    
                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Financials --
                amount = None
                currency = None
                val_date = None
                amt_match = TAG_32A_VAL.search(b4)
                if amt_match:
                    val_date_raw, currency, amt_str = amt_match.groups()
                    val_date = parse_swift_date(val_date_raw)
                    amount = float(amt_str.replace(class="hl-string">',', class="hl-string">'.'))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Extract Beneficiary --
                ben_bic = None
                ben_match = TAG_57A_BIC.search(b4)
                if ben_match:
                    ben_bic = ben_match.group(1)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Map Activity --
                activity = map_message_to_activity(io_dir, mt_type, b4)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Create Record --
                record = {
                    class="hl-string">"PaymentTransactionId": case_id,
                    class="hl-string">"ActivityName": activity,
                    class="hl-string">"EventTimestamp": datetime.now().strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"), class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with actual extracted time
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"SWIFT_Alliance_Access",
                    class="hl-string">"TransactionAmount": amount,
                    class="hl-string">"TransactionCurrency": currency,
                    class="hl-string">"UniqueEndToEndReference": uetr,
                    class="hl-string">"SwiftMessageType": fclass="hl-string">"MT{mt_type}",
                    class="hl-string">"BeneficiaryBic": ben_bic,
                    class="hl-string">"ValueDate": val_date,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                }
                
                records.append(record)

                class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Derived Logic for class="hl-string">'Created' --
                class=class="hl-string">"hl-comment"># If this is the very first outgoing MT103, we can imply creation
                class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, this logic happens after sorting all events
                if activity == class="hl-string">"Payment Instruction Sent":
                    creation_record = record.copy()
                    creation_record[class="hl-string">"ActivityName"] = class="hl-string">"Payment Request Created"
                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offset time slightly backwards to simulate flow
                    creation_record[class="hl-string">"EventTimestamp"] = class="hl-string">"[Derive from Log Creation Time]"
                    records.append(creation_record)

        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error processing file {filepath}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Convert to DataFrame --
    df = pd.DataFrame(records)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># -- Final Cleanup --
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by ID and Time to ensure logical order if needed
    if not df.empty:
        df.sort_values(by=[class="hl-string">'PaymentTransactionId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
        df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Data saved to {OUTPUT_FILE}")
    else:
        print(class="hl-string">"No valid SWIFT messages found.")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    process_files()

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

Atributos de Procesamiento de Pagos

Actividades de Procesamiento de Pagos

Guías de Extracción

Exportación del Archivo de SWIFT Alliance Access

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo config

Analizador Python para Archivos MT SWIFT Brutos

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Conector de API SWIFT gpi

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

¿Listo para comenzar?

Optimice Ahora su Procesamiento de Pagos SWIFT

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

Su Plantilla de Datos de Procesamiento de Pagos

Atributos de Procesamiento de Pagos

Actividades de Procesamiento de Pagos

Guías de Extracción

Exportación del Archivo de SWIFT Alliance Access

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo config

Analizador Python para Archivos MT SWIFT Brutos

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Conector de API SWIFT gpi

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Valoramos su privacidad

¿Listo para comenzar?

Optimice Ahora su Procesamiento de Pagos SWIFT